Deep Learning para Traders

Este curso foi desenvolvido para traders que desejam utilizar deep learning para criar estratégias de investimento mais sofisticadas. Ao longo do curso, você aprenderá a construir modelos de deep learning, realizar análises de dados avançadas e implementar soluções automatizadas para o mercado financeiro.

Começamos com uma introdução aos conceitos básicos de deep learning, incluindo redes neurais artificiais e a configuração do ambiente de desenvolvimento. Exploramos bibliotecas populares de Python como TensorFlow e Keras, fundamentais para a construção de modelos de deep learning.

Você aprenderá a pré-processar dados financeiros, realizando tarefas de limpeza, normalização e divisão de conjuntos de dados. Técnicas de engenharia de características serão abordadas para identificar os fatores mais importantes que afetam o desempenho das estratégias de trading.

O curso cobre a construção de diferentes tipos de redes neurais, como redes neurais densas (DNNs), redes neurais convolucionais (CNNs) para análise de padrões em dados financeiros e redes neurais recorrentes (RNNs) e LSTMs para análise de séries temporais. Estas redes são essenciais para criar modelos preditivos robustos para o mercado financeiro.

A validação e avaliação de modelos são componentes cruciais do curso. Você aprenderá a usar métodos de validação cruzada, curvas ROC, matrizes de confusão e outras métricas de desempenho para garantir a precisão e a confiabilidade de seus modelos.

Além disso, o curso abrange a implementação de estratégias automatizadas de trading usando deep learning. Você aprenderá a desenvolver bots de trading que operam com base em sinais preditivos, integrando seus modelos de deep learning com plataformas de trading para executar operações automaticamente.